defter / katalog / EEE 533

EEE 533

Random Processes

Random Processes is the graduate-level bridge between probability theory and the noisy, time-varying signals you actually encounter in communications, control, and signal processing, the course where you stop treating randomness as a single variable and start reasoning about whole trajectories indexed by time. You'll work through ten problem sets and two midterms building fluency with correlation and spectral tools, then applying them to canonical models (Poisson, Wiener, Markov, shot noise) and to LTI systems driven by stochastic inputs. It's the analytical foundation that later courses on detection, estimation, information theory, and stochastic control quietly assume you already have.

Kredi3ECTS5FakülteFaculty of EngineeringBölümElectrical and Electronics EngineeringKoordinatörTolga Mete Duman

→ STARS müfredatı (resmi syllabus)

Haftalık müfredat 14 hafta

Hafta 114–20 Eyl

Olasılık ve random variables tekrarı

review of probability, random variables

probabilityrandom variables

Hafta 221–27 Eyl

Random variables (devam)

random variables (continued)

random variables

Hafta 328 Eyl – 4 Eki

Random variable dönüşümleri ve characteristic function

Multiple random variables, transformations, characteristic functions, averages

multiple random variablestransformationscharacteristic functionsaverages

Hafta 45–11 Eki

Random variable dönüşümleri ve characteristic function

Multiple random variables, transformations, characteristic functions, averages

multiple random variablestransformationscharacteristic functionsaverages

Hafta 512–18 Eki

Gaussian random vectors ve rastgele değişken dizileri

Gaussian random vectors, sequences of random variables

Gaussian random vectorssequences of random variables

Hafta 619–25 Eki

Random variable dizileri ve convergence

sequences of random variables, convergence, random processes (introduction)

sequences of random variablesconvergencerandom processes

Hafta 726 Eki – 1 Kas

Random process kavramı

Random processes

random processes

Hafta 82–8 Kas

Random process'ler (devam)

Random processes (continued)

random processes

Hafta 99–15 Kas

Random walk'lar ve random process örnekleri

Random walks, other random process examples

random walksrandom processes

Hafta 1016–22 Kas

Poisson süreçleri

Poisson processes

Poisson process

Hafta 1123–29 Kas

Markov chains (Markov zincirleri)

Markov chains

Hafta 1230 Kas – 6 Ara

Markov processes (Markov süreçleri)

Markov processes

Hafta 137–13 Ara

Seçme konular: martingale ve çıkarım

Selected topics, e.g., martingales, estimation, hypothesis testing

martingaleestimationhypothesis testing

Hafta 1414–20 Ara

Seçme konular: martingale ve çıkarım

Selected topics, e.g., martingales, estimation, hypothesis testing

martingaleestimationhypothesis testing

Değerlendirme 100% · 3 adım

50%

15%

35%

Midterm Midterm Exam 50%

Homework Analytical Homework Assignments 15%

Final Final Examination 35%

en büyük tek kalem %50 · sınav ağırlığı %85 · 19 dönem ortalaması 3.21 (506 öğrenci) nasıl hesaplanıyor

Önerilen kaynaklar 1 kitap

📕

Zorunlu

Probability

Random Variables, and Stochastic Processes

A. Papoulis and S. U. Pillai · 2002 / 4th edition

Bu dersi alınca · 5 öğrenme çıktısı

Understand fundamentals of random processes along with important examples and their propertiesMidterm Exam, Analytical Homework Assignments, Final Examination
Develop methods of analyzing data using different tools from random processes, e.g. autocorrelation, power spectral density, etc.Midterm Exam, Analytical Homework Assignments, Final Examination
Model different engineering systems and operations using well understood (simplified) stochastic processes, e.g. Poisson process, Markov process, shot noise, Wiener process, etc.Midterm Exam, Analytical Homework Assignments, Final Examination
Analyze basic networks using tools from stochastic processesMidterm Exam, Analytical Homework Assignments, Final Examination
Determine linear time invariant system output characteristics to random inputsMidterm Exam, Analytical Homework Assignments, Final Examination

Bilkent'in resmî syllabus'ünden. Sağdaki etiket o çıktının hangi değerlendirmeyle ölçüldüğünü söylüyor.

Ders notları · henüz yok

EEE 533 için defter ekibi henüz not yazmadı.

İlk dosyayı sen atarsan: not, slayt, geçmiş sınav, çözüm, cheat-sheet, ne varsa. defter ekibi öğrenci paylaşımlarından bu dersin notlarını yazar. Drive linki / PDF / ZIP, hepsi olur.

← katalog

Geçmiş GPA dağılımı 19 dönem · ort. 3.21

Dönem	Course CPA
2025-2026 Fall	3.57	1 sec · 20 öğr
2024-2025 Fall	3.44	1 sec · 38 öğr
2023-2024 Fall	3.07	1 sec · 13 öğr
2022-2023 Fall	3.50	1 sec · 35 öğr
2021-2022 Fall	3.41	1 sec · 22 öğr
2020-2021 Fall	3.32	1 sec · 24 öğr
2019-2020 Fall	3.40	1 sec · 16 öğr
2018-2019 Fall	3.01	1 sec · 45 öğr
2017-2018 Fall	3.24	1 sec · 22 öğr
2016-2017 Fall	3.20	1 sec · 38 öğr

Aggregate course GPA · Bilkent STARS'tan public data. Hoca-bazlı per-section detayı için STARS evaluation report →. Öğrenci anket cevapları KVKK kapsamında defter'de tutulmaz. Tüm derslerin ortalamaları →

Bu dönem · 2026-2027 Güz · 1 şube · 40 kontenjan

haftada 3 saat ders

Haftalık ızgarada 4 saat görünüyor, kayıt sistemi dersi 3 saat yazıyor. Aradaki 1 saat yedek saat: Bilkent programlarında derse genelde bir fazla saat ayrılır ve çoğu zaman kullanılmaz. Hangisinin düşeceği dönem başlayınca belli olur.

Nail Akar

Pzt13:30–15:20Per08:30–10:20

kişilik

programıma ekle → CGPA'ya ekle kayıt tarihleri

Genelde sadece güzSon yıllarda 22 kez güz döneminde açılmış, 1 kez bahar. Bu dönem alamazsan bir sonraki güzü beklemen gerekebilir.

⚠️ FZ engelleyen şartlar

To attend the midterm exam and get a grade >=30.

Hocalar 1 bu dönem · 8 geçmiş

Bu dönem (2026-2027 Fall) · 1 section

Nail Akar

Geçmişte ders veren (8 kişi)

Tolga Mete Duman, Billur Barshan, Sinan Gezici, Süleyman Serdar Kozat, Ahmet Enis Çetin, Erdal Arıkan, Defne Aktaş, Serdar Boztaş